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[融云分析] 从过剩存储资源到分布式时序数据库的长存储

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  •   yangtongchao187 · 271 天前 · 466 次点击
    这是一个创建于 271 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    背景介绍:

    作为一名 Infra,管理平台的各种基础组建以及基本的服务质量是必修的功课,而如何对复杂和繁多的基础平台,甚至包括上面运行的 Ops 系统、业务系统,其稳定性的各项指标都是衡量 Infra 是否称职的非常重要的标准。

    单纯离散的指标本身是没有实际意义的,只有将离散的指标通过某种方式进行存储,并支持对终端用户友好的查询以及聚合,才会真正的有意义。因此,一个性能足够的,分布式的,用户友好且方便下面 DevOps 团队进行部署的 TSDB ( Time Series Database )就成了一个不可缺少的系统。

    常见的 TSDB 包括 InfluxDB , OpenTSDB , Prometheus 等,其中,开源版本的 InfluxDB 虽然优秀,但并不支持集群部署,且 TICK Stack 本身对数据清洗的灵活性支持并不太好,直接使用开源版本,会有统计信息被收集并上报;而 OpenTSDB 由于基于 HBase,在部署时成本过高,且本身并不是一套完整的监控系统,而基于 Prometheus 与 TiKV 进行开发的话,整个系统可在保持最简洁的同时,也有非常丰富的生态支持。

    因此,基于实际情况,融云最终选择 TiPrometheus 作为 Infra 部的监控平台存储方案。

    项目简介:

    上图为 Prometheus 的官方系统架构图,而实现 TiPrometheus,用到了上图中没有体现到的一个 Prometheus 的功能:Remote Storage,如其名所示,其主要功能是给 Prometheus 提供了远程写的能力,这个功能对于查询是透明的,主要用于长存储。而我们当时的 TiPrometheus 实现了基于 TiKV 以及 PD 实现的 Prometheus 的 Remote Storage。

    核心实现

    Prometheus 记录的数据结构分为两部分 Label 及 Samples。Label 记录了一些特征信息,Samples 包含了指标数据和 Timestamp。

    Label 和时间范围结合,可以查询到需要的 Value。

    为了查询这些记录,需要构建两种索引 Label Index 和 Time Index,并以特殊的 Key 存储 Value。

    l Label Index

    每对 Label 为会以 index:label:<name>#<latency> 为 key,labelID 为 Value 存入。新的记录会 "," 分割追加到 Value 后面。这是一种搜索中常用的倒排索引。</latency></name>

    l Time Index

    每个 Sample 项会以 index:timeseries:<labelid>:<splittime> 为 Key,Timestamp 为 Value,SplitTime 为时间切片的起始点。追加的 Timestamp 同样以","分割。</splittime></labelid>

    l Doc 存储

    我们将每一条 Samples 记录以 timeseries:doc:<labelid>:<timestamp> 为 Key 存入 TiKV,其中 LabelID 是 Label 全文的散列值。</timestamp></labelid>

    下面做一个梳理:

    写入过程

    1. 生成 labelID

    2. 构建 time index,index:timeseries:<labelid>:<splittime>"ts,ts"</splittime></labelid>

    3. 写入时序数据 timeseries:doc:<labelid>:<timestamp> "value"</timestamp></labelid>

    4. 写入时序数据 timeseries:doc:<labelid>:<timestamp> "value"</timestamp></labelid>

    查询过程

    1. 根据倒排索引查出 labelID 的集合,多对 Label 的查询会对 labelID 集合求交集。

    2. 根据 labelID 和时间范围内的时间分片查询包含的 Timestamp。

    3. 根据 labelID 和 Timestamp 查出所需的 Value。

    Why TiPrometheus

    该项目最初源于参加 PingCAP 组织的 Hackathon,当时希望与参与者一起完成大家脑海里的想法,其实最重要的事情就是,做出来的东西并不是为了单纯的 Demo,而是要做一个在实际工作中应用于生产环境的实际能力,且能解决生产中的问题。

    刚开始还有过各种奇思妙想,包括在 TiSpark 上做一套 ML,Hadoop over TiKV 等,不过这些想法实现起来都有些过于硬核,对于只有两天工作时间就需要完成的项目来说,可能性太小;或者说,如果希望实现 Demo,所需 Hack 的点过多。而 GEO 全文检索在融云现有的生产上,以及现有的系统中,也并没有需要去填补的大坑,因此,也就没有什么必要去在这方面花费力气去解决一个并不存在的问题。

    由于 IM 服务是一种计算密集型的服务,且服务质量是融云的核心竞争力;而目前存储资源呈现出零散分布的节点,且每个节点的存储资源使用率并不高,为了最大化利用现有的闲置资源,融云最终设计并实现了这套 TiPrometheus 系统。

    Result

    打通了 TiKV 与 Prometheus,为基于 K , V 存储的时序数据库设计提供了一个可行的思路。

    为 Prometheus 的长存储提供了一套实用的解决方案。

    已经在融云内部生产环境中进行部署与试用,并将逐步替换现有方案。

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